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1. 基于随机游走算法的频谱组合拍卖机制
王菁怡, 李超, 宋衡, 李迪, 朱俊武
《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (8): 2352-2357.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022091351
摘要192)   HTML12)    PDF (1187KB)(90)    收藏

如何将频谱有效地分配给用户并提高提供商的收益是目前研究的热点。针对频谱组合拍卖中提供商收益低的问题,结合用户估值分布不对称的特点,设计了基于随机游走的频谱组合拍卖(RWSCA)机制,以最大化频谱提供商的收益。首先引入了虚拟估值的思想,用随机游走算法在参数空间搜索一组最优参数,并根据参数线性映射买家的估值;然后运行基于虚拟估值的VCG (Vickrey-Clarke-Groves)机制,从而确定赢得拍卖的用户并计算相应的支付金额。理论分析证明了所提机制具有激励相容和个体理性的性质。在频谱组合拍卖仿真实验中,相较于VCG机制,RWSCA机制至少提高16.84%以上提供商收益。

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2. 运力紧张情形下的网约车跨区域订单分配机制
夏宇, 朱俊武, 姜艺, 高欣, 孙茂圣
《计算机应用》唯一官方网站    2022, 42 (6): 1776-1781.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021091627
摘要356)   HTML5)    PDF (1163KB)(63)    收藏

在网约车平台中,匹配是一个核心功能,平台需要尽可能增加匹配订单的数量;但网约车的需求分布通常极度不均匀,订单的起点或终点在某些时间段会呈现出高度集中的特征。因此,提出一种带预警的激励机制鼓励司机跨区域接单,以达到平台跨区域运力再平衡的目的。该机制通过对订单信息进行分析,建立邻近区域运力预警机制,并在区域运力紧张时,激励邻近区域的司机接受跨区域订单,以减少运力紧张时期区域内的未匹配订单数量,提高平台效用和乘客满意度。通过算例将跨区域运力再平衡机制与Greedy(贪心机制)、Surge(暴涨定价)机制进行对比,结果表明,再平衡机制较Greedy和Surge机制在平均效用上分别提高了15%和38%,说明跨区域运力再平衡机制可以提高平台收益和司机效用,在一定程度上重新平衡了区域间供需关系,能为网约车平台在宏观上的供需关系平衡提供参考。

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3. 选举供应链:基于区块链的供应链自治框架
许蕴韬, 朱俊武, 孙彬文, 孙茂圣, 陈四海
《计算机应用》唯一官方网站    2022, 42 (6): 1770-1775.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021091761
摘要360)   HTML15)    PDF (1819KB)(112)    收藏

区块链与供应链的结合应用是近几年的热门研究课题。区块链的数据可溯源、防篡改、分布式存储等优点可以为供应链提供较好的数据安全保障,而区块链自身的自治属性也为供应链自治提供了可能。区块链的自治主要依赖于共识机制,然而现有共识机制难以实现对供应链自治的良好支持。针对上述问题,提出一种基于委托权益证明(DPoS)的选举型共识机制,并在此基础上构建了一个基于区块链的供应链自制框架:选举供应链(ESC)。在ESC中,先根据节点参与的智能合约活动计算其信用分,然后从博弈论的角度分析ESC下节点的活跃度和信用分数对其权益的影响。最后,通过定理证明与仿真实验验证了该机制对节点具有良好的激励作用,能有效抑制理性节点支付的最大交易费用,且抑制的力度会随着代表数量的增加而增大。

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4. 基于深度学习的事件因果关系抽取综述
王朱君, 王石, 李雪晴, 朱俊武
《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (5): 1247-1255.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071080
摘要2843)      PDF (1460KB)(3351)    收藏
因果关系抽取是自然语言处理(NLP)中的一种关系抽取任务,它通过构造事件图来挖掘文本中具有因果关系的事件对,已经在金融、安全、生物等领域的应用中发挥重要作用。首先,介绍了事件抽取和因果关系等概念,并介绍了因果关系抽取主流方法的演变和常用数据集;然后,列举了当前主流的因果关系抽取模型,并且在分别对基于流水线的模型和联合抽取模型进行详细分析的基础上,对比了各种方法和模型的优缺点;此外,对各模型的实验性能及相关实验数据进行了归纳分析;最后,给出了当前的因果关系抽取的研究难点和未来的重点研究方向。
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5. 自然语言生成综述
李雪晴, 王石, 王朱君, 朱俊武
《计算机应用》唯一官方网站    2021, 41 (5): 1227-1235.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020071069
摘要2640)      PDF (1165KB)(3684)    收藏
自然语言生成(NLG)技术利用人工智能和语言学的方法来自动地生成可理解的自然语言文本。NLG降低了人类和计算机之间沟通的难度,被广泛应用于机器新闻写作、聊天机器人等领域,已经成为人工智能的研究热点之一。首先,列举了当前主流的NLG的方法和模型,并详细对比了这些方法和模型的优缺点;然后,分别针对文本到文本、数据到文本和图像到文本等三种NLG技术,总结并分析了应用领域、存在的问题和当前的研究进展;进而,阐述了上述生成技术的常用评价方法及其适用范围;最后,给出了当前NLG技术的发展趋势和研究难点。
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